L’intelligence artificielle est une expression utilisée pour décrire des programmes informatiques (des algorithmes) capables d’imiter les capacités de résolution de problèmes et de prise de décision de l’esprit humain.

Pour y arriver, les algorithmes doivent d’abord analyser de vastes quantités de données liées aux problèmes qu’ils cherchent à résoudre. Ces données peuvent être textuelles, visuelles, mathématiques, géographiques, etc. Ce sont les données massives, le « big data ».

Les algorithmes décèlent dans ces données des motifs, des séquences, des liens sur la base desquels ils développent des modèles qui leur permettent de faire des prédictions, de formuler des recommandations optimisées en fonction d’un objectif, de décoder et de reproduire le langage ou de résoudre des problèmes complexes.

L’un des créneaux de l’IA les plus performants aujourd’hui est celui de l’apprentissage profond. Les percées réalisées dans ce secteur ont notamment permis des avancées spectaculaires comme la conception de traducteurs automatiques de plus en plus performants; de logiciels de reconnaissance d’images capables de repérer un cancer de la peau avec la précision d’un médecin; de robots auxquels il est possible de donner des commandes vocales; de véhicules capables de se conduire seuls; d’applications en mesure de prédire combien coûtera un billet Montréal-Paris dans trois mois; de débusqueurs automatiques de messages Facebook haineux et bien plus encore.

Appliquée à la résolution des problèmes d’affaires auxquels sont confrontées les organisations, l’IA a le potentiel d’améliorer la productivité et la compétitivité des organisations québécoises. Elle peut aussi soutenir la création de nouveaux produits, services, processus et, même, de nouveaux modèles d’affaires.